多重采样

音频基础知识集合

采样率（SampleRate）采样率（采样频率）即每秒内进行采样的次数。单位是Hz。采样率越高，数字波形的形状就越接近原始模拟波形，声音的还原就越真实。如44100HZ,48000HZ等。
超开心~·2025-02-06 10:36

delta-sigma ADC基础知识(一)

这些转换器基本上由一个过采样调制器后跟一个数字/抽取滤波器组成，共同产生高分辨率的数据流输出。本文分两部分深入探讨DSADC的核心。第一部分将探讨DS调制器的
通信射频老兵·2025-02-05 21:58

构建一个研发助手Agent：提升开发效率的实践

从开发痛点说起记得和研发团队讨论时的场景：小张：每天要写很多重复的代码,很浪费时间小李：是啊,而且经常要查API文档,切换上下文很烦我：主要是哪些开发场景？
技术出海录·2025-02-05 15:13

将音频mp3文件添加背景音乐

统一两者的采样率和时长（如果需要）。降低背景音乐音量，提高朗诵音频的音量（可调整）。合并两条音轨并导出最终的MP3文件。Python代码frompydubimportAudioS
MonkeyKing.sun·2025-02-05 02:43

打造高质量Python代码：使用Black、Ruff和Mypy进行格式化与Lint

借助于现代工具，我们可以自动化许多重复性的检查任务，从而提高代码质量和开发效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Black、Ruff和Mypy为Python代码进行格式化和Lint。
llzwxh888·2025-02-04 08:23

c++背包九讲之二维费用背包问题

一、背包九讲总述关于动态规划问题，最典型的就是背包九讲，先理解背包九讲后再总结关于动态规划的问题1、01背包问题2、完全背包问题3、多重背包问题4、混合背包问题5、二维费用的背包问题6、分组背包问题7、
永不为辅·2025-02-03 19:04

多维多重背包问题_各种背包五（二维费用背包问题）

问题二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2，第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维，只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
zLiM5·2025-02-03 18:33

最小边际采样在分类任务中的应用

最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里，如何高效利用有限的标注数据，一直是研究的重点。
ningaiiii·2025-02-03 11:57

构建一个研发助手Agent：提升开发效率的实践

从开发痛点说起记得和研发团队讨论时的场景：小张：每天要写很多重复的代码,很浪费时间小李：是啊,而且经常要查API文档,切换上下文很烦我：主要是哪些开发场景？
·2025-02-03 02:50

基于STM32的智慧农业控制系统设计：python可视化、UART、I2C、TCP/HTTP技术

1.项目选题与需求分析选题背景和动机全球农业正面临着气候变化、人口增长与资源短缺等多重挑战。传统农业生产方法难以满足现代社会对高效、可持续农业的需求。
极客小张·2025-02-02 22:46

第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测

1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）
老张谋·2025-02-02 20:35

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码
weixin_33908217·2025-02-02 20:03

嵌入式工程师必学（111）：示波器带宽和采样率

概述：探头与示波器一起作为测量系统的一部分工作。精密测量从探头尖端开始。与示波器和被测设备（DUT）相匹配的正确探头不仅可以将信号干净地带到示波器，还可以放大和保留信号，以实现最大的信号完整性和测量精度。带宽决定了示波器测量信号的基本能力。随着信号频率的增加，示波器准确显示信号的能力会下降。带宽规格表示示波器可以精确测量的频率范围。带宽是系统可以精确测量或通过而不会有明显衰减的频率范围，以Hz为单
芯片-嵌入式·2025-02-02 10:22

需求分析的

倾听有准备的沟通需要有人推动最好当面沟通记录所有决定保持通力合作聚焦并协调话题采用图形表示继续前进原则谈判双赢原则需求分析过程：需求确认，需求变更需求确认:获取，提炼，描述，验证需求提炼：定义：核心是建立分析模型；建立多重视图需求分析模型
final.TD·2025-02-02 06:17

异步编程进阶：Python 中 asyncio 的多重应用

可以将asyncio.sleep(1)替换为另一个异步函数。以下是如何创建一个名为async_function的异步函数，并在b中调用它：importasyncio#异步函数，模拟耗时操作asyncdefasync_function():print("Runninganasynchronousoperation...")awaitasyncio.sleep(1)#假设这是一个耗时的异步操作prin
黑金IT·2025-02-01 22:02

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition
weixin_39548740·2025-01-31 22:46

TypeScript进阶实战：构建可维护的企业级应用

作为一个有着多年TypeScript开发经验的工程师，我深知一个项目的可维护性有多重要。
技术出海录·2025-01-31 18:05

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决
读思辨·2025-01-31 15:21

以智能驾驶为例，谈谈在AI时代GIS的发展

在智能驾驶领域，AI与GIS的结合正变得尤为重要，尤其是在自动驾驶系统中，GIS不仅仅是用于地图显示，还担负着空间数据分析、路径规划、环境感知等多重任务。
匹马夕阳·2025-01-31 13:53

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

据统计，VVC的编码压缩率比HEVC提升一倍，支持RPR参考帧重采样、SCC屏幕内容编码等新技术。这意味着在5G时代，VVC视频编码让
shengyin714959·2025-01-31 12:19

列表（列表是什么）

列表是新手可直接使用的最强大的Python功能之一，它融合了众多重要的编程概念。列表是什么列表由一系列按特定顺序排列的元素组成。
钢铁男儿·2025-01-31 12:44

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

Python面向对象教程：多重继承和MRO深入解析

多重继承允许一个类从多个基类继承属性和方法，而方法解析顺序（MRO）决定了在多重继承情况下方法的调用顺序。本文将详细介绍Python中的多重继承和方法解析顺序，涵盖基本概念、具体用法和实际应用示例。
很酷的站长·2025-01-31 03:27

day1-ES6学习基础语法

ES6，全称ECMAScript2015，是JavaScript语言的一个重要版本，对语言进行了许多重大改进和新增功能。
clock的时钟·2025-01-31 03:26

golang 性能分析(pprof)

采样方式net/http/pprof适用于程序长期运行的线上服务底层也是调用的runtime/pprof提供的函数，封装成接口对外提供网络访问如果是使用了HTTP包的路由，则只需要import_"net
_萤火·2025-01-31 00:39

JavaScript逆向高阶指南：突破基础，掌握核心逆向技术

1.JavaScript反混淆实战现代Web应用常采用多重混淆技术保护代码，以下为高
不做超级小白·2025-01-30 17:34

C++语言之 for 语句

我们经常会遇到很多重复的、有规律的运算，这就需要使用循环结构。下面介绍循环结构的一种——for语句。
冰 焰 狼·2025-01-30 12:53

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

1.24随机宇宙：生成现实世界数据的艺术目录随机宇宙：生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验
精通代码大仙·2025-01-30 09:31

代码随想录算法训练营day32：动态规划01

动态规划理论基础动态规划刷题大纲适用范围：某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。
树懒爱沙发·2025-01-30 03:45

FFmpeg入门详解之70：获取音视频流信息(Metadata)

媒体容器封装格式文件播放时长文件平均码率（视频+音频）视频属性（编码器名称、视频分辨率、帧率、编码码率）音频属性（编码器名称、采样率、
福优学苑@音视频+流媒体·2025-01-29 21:28

密码技术应该怎么用第十五天

例如，一些银行的数据中心采用多重身份验证的门禁，需要刷卡并且通过指纹识别或面部识别才能进入。使用专门的存储设备防护设施，像服务器机柜可以加锁，防止未经授权的人员直接接触存储数据的硬盘等设备。
CissSimkey·2025-01-29 14:00

【算法思考】Radial basis function interpolation （RBF）插值法

目录什么是插值什么是Radialbasisfunction如何基于Radialbasisfunction中建立插值计算插值的权重基于插值权重求解新采样点函数值代码实现参考文献什么是插值假设我们有n个采样点
Kross Sun·2025-01-29 11:27

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解色度采样概述色度采样（ChromaSubsampling）是一种在图像和视频处理中，通过减少色度分量（U、V）的采样量来压缩数据的技术。
又吹风_Bassy·2025-01-29 03:16

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论
XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

Silero VAD 开源项目教程

该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

DP优化专题

文章目录倍增优化DP[NOIP2012提高组]开车旅行题目描述输入格式输出格式数据结构优化DP清理班次2赤壁之战估算单调队列优化DP[SCOI2010]股票交易题目描述裁剪序列单调队列优化多重背包斜率优化
pytKonnyaku·2025-01-28 13:52

利用MATLAB实现多重分形维数计算：理论解析与实战指南

利用MATLAB实现多重分形维数计算：理论解析与实战指南引言多重分形（Multifractal）理论作为现代复杂系统分析的重要工具，广泛应用于物理学、地球科学、生物医学、金融工程等多个领域。
m0_57781768·2025-01-28 12:13

【前端】--- ES6上篇（带你深入了解ES6语法）

ES6是ECMAScript的第六个版本，于2015年发布，引入了许多重要的新特性，使JavaScript更加现代化。
心.c·2025-01-28 07:15

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation
理想不闪火·2025-01-27 19:46

MATLAB 工具库的使用说明和案例示例

包括重新采样、平滑、同步信号、设计和分析滤波器、估算功率谱等算法，还包括参数化和线性预测建模算法。
go5463158465·2025-01-27 01:16

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。
懒大王12138·2025-01-26 21:11

Redis学习笔记

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。NoSQL特点方便扩展（
csdn_bobo_6·2025-01-26 06:47

LE Audio

首先是全新的编解码器LC3，它在低传输速率下仍能保持较高的音频质量，且具有更低的功耗和更短的延迟，其采样率可在8-48KHz浮动自行设置，LEAudio的延迟可以做到低至20ms，
百态老人·2025-01-25 17:36

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。
会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

适配器模式

实现方式‌类适配器‌通过多重继承对一个接口与另外一个接口进行匹配。具体来说，就是创建一个新类，这个新类既
蓝田～·2025-01-25 14:12

OpenGL ES 05 纹理单元和采样器是怎么对应上的

激活纹理单元//激活0号纹理单元，把rawData纹理数据绑定到0号纹理单元glActiveTexture(GLenum(GL_TEXTURE0))glBindTexture(GLenum(GL_TEXTURE_2D),texture)glTexImage2D(GLenum(GL_TEXTURE_2D),0,GL_RGBA,GLsizei(width),GLsizei(height),0,GLen
陈皮话梅糖@·2025-01-25 08:00

数据可视化期末复习-简答题

数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样
熊假猫威XStar·2025-01-25 06:12

从零开始搭建 Maven 私有仓库并上传 Jar 包

在开发过程中，搭建Maven私有仓库有着诸多重要的优势，以下为你详细阐述：加速依赖下载当我们进行项目构建时，如果依赖的是公共的Maven中央仓库，由于使用人数众多且服务器可能位于国外等因素，下载速度往往会受到影响
咕德猫宁丶·2025-01-25 00:28
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